Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node. También ayuda a los desarrolladores a desarrollar modelos ML en lenguaje JavaScript y puede usar ML directamente en el navegador o Node.js.
La función tf.layers.maximum() se usa para calcular el máximo de cada elemento cuando se proporcionan varias arrays como entradas.
Sintaxis:
tf.layers.maximum().apply([input1,input2,...... , inputn])
Parámetros
- inputShape: es un parámetro opcional que se usa para crear la capa de entrada y toma valores como número y nulo.
- batchInputShape: es un parámetro opcional que se usa para crear la capa de entrada antes de la capa principal y toma valores como número y nulo.
- batchSize: es un parámetro opcional que se usa para hacer batchInputShape y solo acepta números.
- dtype: es un parámetro opcional y representa el tipo de datos. Por defecto tiene ‘float32’ y también admite otros valores como ‘int32’, ‘bool’, etc.
- name: Es un parámetro opcional y se utiliza para definir el nombre de la capa y acepta strings.
- entrenable : es un parámetro opcional que determina que las capas de entrada proporcionadas se actualicen o no. Acepta valores booleanos.
- pesos : Posee los pesos iniciales de la capa. También es un parámetro opcional.
- inputDType: es un parámetro opcional que se utiliza para el tipo de datos de entrada. Al igual que dtype, también admite todos sus valores.
Valor devuelto: Devuelve el máximo.
Ejemplo 1:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" const input1 = tf.input({shape: [3, 3]}); const input2 = tf.input({shape: [3, 3]}); const maximumLayer = tf.layers.maximum(); const maximum = maximumLayer.apply([input1, input2]); console.log(JSON.stringify(maximum.shape));
Producción:
[null,3,3]
Ejemplo 2:
Javascript
// Importing the tensorflow.js library import * as tf from "@tensorflow/tfjs" const input1 = tf.input({shape: [4, 4]}); const input2 = tf.input({shape: [4, 4]}); const input3 = tf.input({shape: [4, 4]}); const input4 = tf.input({shape: [4, 4]}); const input5 = tf.input({shape: [4, 4]}); const input6 = tf.input({shape: [4, 4]}); const maximumLayer = tf.layers.maximum(); const maximum = maximumLayer.apply([input1, input2, input3, input4, input5, input6]); console.log(JSON.stringify(maximum.shape));
Producción:
[null,4,4]
Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#layers.maximum
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por bunnyram19 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA